Flowshop scheduling problem is known to be NP-complete. Since the optimization apporach like branch-and-bound is limited by exponentially growing computation time, many heuristic methods have been developed. Total tardiness is one of the criteria that the researchers have recently considered in flowshop scheduling. There, however, are few literatures which studied the general (m machine)-flowshop scheduling under the total tardiness criterion. In this paper, a heuristic scheduling method to minimize total tardiness at the (m machine, n job)-flowshop is presented. A heuristic value function is proposed to be used as a dispatching criterion in initial schedule generation. And the schedule improving procedure, by pairwise interchange of tardy job with the job right ahead of it, is introduced. Illustrative examles and simulated results are presented.
Mongkalig, Chatpon;Tabucanon, Mario T.;Hop, Nguyen Van
Industrial Engineering and Management Systems
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제4권1호
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pp.1-22
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2005
This paper presents new scheduling heuristics, namely Mean Progressive Weighted Tardiness Estimator (MPWT) Heuristic Method and modified priority rules with sequence-dependent setup times consideration. These are designed to solve job shop scheduling problems with new performance measures - progressive weighted tardiness penalties. More realistic constraints, which are inter-machine overlapping sequence-dependent setup times, are considered. In real production environments, inter-machine overlapping sequence-dependent setups are significant. Therefore, modified scheduling generation algorithms of active and nondelay schedules for job shop problems with inter-machine overlapping sequence-dependent setup times are proposed in this paper. In addition, new customer-based measures of performance, which are total earliness and progressive weighted tardiness, and total progressive weighted tardiness, are proposed. The objective of the first experiment is to compare the proposed priority rules with the consideration of sequence-dependent setup times and the standard priority rules without setup times consideration. The results indicate that the proposed priority rules with setup times consideration are superior to the standard priority rules without the consideration of setup times. From the second experiment and the third experiment to compare the proposed MPWT heuristic approach with the efficient priority rules with setup times consideration, the MPWT heuristic method is significantly superior to the Batched Apparent Tardiness Cost with Sequence-dependent Setups (BATCS) rule, and other priority rules based on total earliness and progressive weighted tardiness, and total earliness and tardiness.
This study proposes JPT(Job-Pair Tardiness) that choose operation to be expected to generate better schedule consequence in comparing schedulable operation sets in pair to minimize total tardiness evaluation function in performing scheduling. In result of comparison with existing assignment rules. JPT generates better solution than most other rules in all kinds of problems. So it is anticipated that this is used for initial solution of heuristic and is used for finding more improved solution.
This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.
In the previous research, we considered a logistics brokerage problem with the objective of minimizing total transportation lead time of freights in a logistics e-marketplace, in which a logistics brokerage agent intermediates empty vehicles and freights registered by car owners and shippers [7]. However, in the logistics e-marketplace, transportation due date tardiness is more important than the transportation lead time, since transportation service level is critically determined by whether the due date is met or not. Therefore, in this paper, we deal with the logistics brokerage problem with the objective of minimizing total tardiness of freights. Hungarian method based matching algorithms, real time matching(RTM), periodic matching(PM), and fixed matching(FM), are used for solving the problem considered in this paper. In order to test performance of the proposed algorithms, we perform computational experiments on a various problem instances. The results show that the waiting-and-matching algorithms, PM and FM, also give better performance than real time matching strategy, RTM, for the total tardiness minimization problem as the algorithms did for the total lead time minimization problem.
This paper considers an order scheduling model to minimize the total weighted tardiness of orders. Each order requires different types of products. Each type of product is manufactured on its dedicated machine specified in advance. The completion time of each order is represented by the time when all the products belonging to the order are completed. The objective of this paper is to find the optimal production schedule minimizing the total weighted tardiness of a finite number of orders. In the problem analysis, we first derive a powerful solution property to determine the sequence of two consecutive orders. Moreover, two lower bounds of objective are derived and tested along with the derived property within a branch-and-bound scheme. Two efficient heuristic algorithms are also developed. The overall performances of the proposed property, branch-and-bound and heuristic algorithms are evaluated through various numerical experiments.
In this paper, we consider the minimization of the total weighted earliness-tardiness penalty of jobs, regarding the partial precedences between jobs. We present an optimal scheduling algorithm in O(n(n+m log m)) where n is the number of jobs and m is the number of partial precedences. In the algorithm, the optimal schedule is constructed iteratively by considering each group of contiguous jobs as a block that is represented by a tree.
This paper considers a scheduling problem to minimize the total tardiness in the two-stage assembly-type flowshop. The system is composed of multiple fabrication machines in the first stage and a final-assembly machine in the second stage. Each job consists of multiple tasks, each task is performed on the fabrication machine specified in advance. After all the tasks of a job are finished, the assembly task can be started on the final-assembly machine. The completion time of a job is the time that the assembly task for the job is completed. The objective of this paper is to find the optimal schedule minimizing the total tardiness of a group of jobs. In the problem analysis, we first derive three solution properties to determine the sequence between two consecutive jobs. Moreover, two lower objective bounds are derived and tested along with the derived properties within a branch-and-bound scheme. Two efficient heuristic algorithms are also developed. The overall performances of the proposed properties, branch-and-bound and heuristic algorithms are evaluated through numerical experiments.
This paper presents an efficient heuristic technique for minimizing the objectives related to tardiness such as total tardiness, maximum tardiness and root mean of tardiness in the job shop scheduling. The heuristic technique iteratively improves an active schedule through exploring the schedule's neighborrhood, using operation move methods. The move operatio is defined on an active chain of tardy jobs in the active schedule. To find the move operations which have a high probability of reducing tardiness, we develop move methods by exploiting the properties of active chains. Our technique is compared with the two existing heuristic techniques, that is, MEHA(Modified Exchange Heuristic Algorithm) and GSP(Global Scheduling Procedure) under the various environmental with the three levels of due date tightness and several sized problems. The experimental results show that the proposed technique outperforms the two exissting techiques in terms of solution quality and computation time.
This paper considers a parallel-machine scheduling problem with dedicated and common processing machines using GA (Genetic Algorithm). Non-identical setup times, processing times and order lot size are assumed for each machine. The GA is proposed to minimize the total-tardiness objective measure. In this paper, heuristic algorithms including EDD (Earliest Due-Date), SPT (Shortest Processing Time) and LPT (Longest Processing Time) are compared with GA. The effectiveness and suitability of the GA are derived and tested through computational experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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